在用户行为线上化和触媒渠道多元化的多种趋势推进下，在线广告成为保险行业直面更多目标消费者进行建联沟通的重要场景。同时保险广告投放也逐渐趋向于智能化与精细化,对目标人群特征及其需求的数据洞察的准确度和时效性也更为依赖。如何深化数据应用,优化当前投放模型,以提升投放效果、推进投放目标为前提，实现广告投放的质效双升成为了保险行业增长关键。

横向分析保险行业投放案例，我们洞察到保险广告主投放时经常会存在以下2大痛点: 

成本高跑量少:在腾讯广告投放过程中保险广告主的转化量相对稀疏、数据较为分散，因此导致投放模型学习不充分，易造成成本高、跑量少、目标人群触达效率低的问题;

后端续费率低:目前保险产品主要采取按月扣费形式，部分用户在次月脱退从而导致保单中途失效。在广告投放过程中，模型主要寻找的是首次下单或升级的人群，而无法学习到后端的长期续费人群特征，导致续费率较低。

针对以上保险广告主存在的长期难题，我们现推出pKAM来帮助行业广告主更好地解决问题,提升长期投放优化效果

下面就一起来看看pKAM到底是什么?以及它如何快速应用、助力广告主投放。

什么是pKAM?

pKAM是predict KA model的缩写，是腾讯广告特有的广告助攻模型，简单比喻可以看作为篮球比赛中的”上分神器”。它通过收集队伍的历史得分数据后能快速计算当下该如何传球、谁接.球、谁进球等的决策模型，从而帮助队伍快速进球得分。

在实际应用中，pKAM可以结合保险客户在合法合规前提下主动上传的全渠道一方数据，建立针对性提升广告效果的保险客户专属助攻模型，从而在广告竞价环节中以差异化调价的方式介入到主模型，帮助主模型更好地认识理解保险客户的目标客群特征，以达到更高效地提升竞争力或者提升后端转化效果的目的。

pKAM如何使用?

怎么建立专属pKAM模型?

为满足保险广告主的不同投放需求及广告优化目标，pKAM模型可分为全渠道助攻和后链路助攻两种类型。全渠道助攻模型主要优化增强前端广告投放跑量能力，在保持成本不变的情况下，帮助广告主触达更多目标人群。后链路助攻模型主要优化后端转化效果，提升后端转化率及整体ROI。

一起来看pKAM模型如何助攻保险广告投放以及又能实现哪些优化效果?

pKAM一全渠道助攻模型

●优化目标：在保持前端成本不变的情况下，使得消耗提升10-20%。

●样本数据：非腾讯渠道的同节点转化样本，比如魔方支付、魔方升级等数据。

●案例效果：某保险公司通过上传转化样本数据，实现了跑量能力提升8.2%，目标成本下降1.7 %的助攻效果。

pKAM一后链 路助攻模型

●优化目标：在保持前端成本浮动5%以内的情况下，提升后端转化率及整体ROI。

● 样本数据：全渠道的后端行为数据，包括正向样本比如M1续费(首次扣高价费成功) \M2续费(第二次扣高价费成功)的人群，负向样本比如M1脱退(首次扣高价费失败) \M2脱退(第二次扣高价费失败)的人群等。

●转化流程：广告点击-魔方支付-魔方升级-M1续费- M2续费.. M12续费。

●案例效果：某保险公司通过API实时上传转化样本数据,在保持投放成本基本不变的情况下,实现M0续费提升7%。

此处还需要注意，在后链路助攻模型中，保险行业目前主要以M2 (第二次扣高价的成功比例)作为优化节点;但也可以使用用户两年LTV预估作为优化目标，相较于M2的优化，更聚焦件均、续费率的同步提升。

pKAM模型除了能够为广告投放带来显著提效外,还拥有操作简单、安全上传、无需过多人力等三大优势,无需复杂流程，保险广告主简单2步即可轻松搭建pKAM模型：

●第一步，上传样本数据:广告主只需在[腾讯广告投放管理平台]的[腾讯广告知数]页面里，一次.上传经过授权的人群转化样本数据即可。在上传时可选择API实时上传或者离线样本定期上传,同时建议广告主.上传近3-6月内产生转化的样本，建模效果最佳，最长不超过12个月。

●第二步，打开2个按钮:在后台打开「转化归因」 「深度数据合作」，广告主就可开启建模。

广告主在前端启动后,平台系统同步开始数据处理及建模训练、流量实验等，直至效果达标后开始生效放量，整个流程大约需要12~ 20个工作日。在此过程中，广告主全程无需做任何投放操作上的变更，操作简单，节省人力。

保险投放为何更需要API上传数据?

pKAM如何保障数据安全?

对于保险广告主而言，保险广告投放需要快速识别客户群体的个性化需求,结合目标人群及其特征进行差异化投放。pKAM作为结合企业一方转化样本数据搭建的助攻模型,广告主上传的转化样本数据时效越新、标签更准确，模型效果更优，能够更高效地助力提升目标客群与广告内容的匹配效率。

而API实时上传的数据上报方式更能满足保险广告主的投放诉求。API实时上传相较定期离线上传,拥有更多优势,包括能够让数据保密协议持续生效、及时. 上报转化行为,标签实时性及人群时效性也更优等，能够帮助广告主搭建更高效的助攻模型，带来更多跑量与转化助力。

而在同一后链路助攻模型的实际应用案例中，也能明显看到API实时，上传的显著优势:保险广告主A:通过API实时上传转化客户在当日的M1\M2续费脱退情况。由于转化样本数据新、人群标签准确度高，最后在成本不变前提下，M0续费提升了7%,模型助攻效果显著提升。保险广告主B:通过离线定期上传了转化客户的M2续费脱退情况。但是由于数据样本时效滞后较久、与当前标签存在差异，最后M2续费仅提升了0.5%，虽有提升，但效果不太明显。

所以，对于想要最大化提升助攻效果的广告主，我们建议优先使用API实时上传所需数据。同时，针对保险广告主关注的数据泄漏的问题，pKAM通过2大数据保护服务来保障数据安全。一方面是应用数据保密协议，保障双方合法权益;另- -方面是企业数据单独管理和存储,数据仅限模型分析学习和客户本体使用，降低信息泄露风险。

目前，腾讯广告保险行业已有多家企业客户在广告投放时应用pKAM模型,并通过API实时上传的方式上报数据，取得了质效双升的广告投放效果。未来，腾讯广告期待将有更多保险广告主加入到pKAM助攻模型的应用行列中来,共同实现广告投放的提效升级,进一步深化保险广告的效果探索!